matlab控制代码ACADO工具包 自动控制和动态优化工具包 ACADO Toolkit是用于自动控制和动态优化的软件环境和算法集合。 它提供了一个通用框架，可用于将各种算法用于直接最优控制，包括模型预测控制，状态和参数估计以及鲁棒优化。 ACADO Toolkit被实现为独立的C ++代码，并带有用户友好的MATLAB界面。 面向对象的设计可以方便地耦合现有的优化程序包，并可以通过用户编写的优化例程对其进行扩展。 有关该工具包的更多信息，请参见。

matlab目标函数重构代码银阁 是的Python软件包，专门用于时间序列和微分代数方程（DAE）系统。 GEKKO提供了一个用户友好的界面。 它与用于线性，二次，非线性和混合整数编程（LP，QP，NLP，MILP，MINLP）的大规模求解器结合使用。 操作模式包括参数回归，动态数据协调，实时优化，动态仿真和非线性预测控制。 安装 点子包是可用的： pip install gekko 这 。 您可以使用升级标志从命令行进行升级： pip install --upgrade gekko GEKKO runs in remote mode (solved on high performance server) or on a local CPU when option remote=False such as m=GEKKO(remote=False) . pip软件包包括Windows可执行文件（apm.exe），Linux可执行文件（apm），MacOS可执行文件（apm_mac）和Linux ARM处理器可执行文件，例如Raspberry Pi（apm_arm）。 Gekko可用于所

本教程涵盖 MATLAB 编程，以模拟微分方程模型并优化参数以匹配测量。 在本练习中，模型使用 ODE 积分器 (ode15s) 进行仿真，并使用 fmincon 或 fminsearch 进行优化。 还计算参数的置信区间。

代码主要主要研究的配电网优化，具体为配电网中的最优潮流优化，但是与基础的最优潮流方法不同，本文在动态最优潮流优化的过程中考虑的配电网更加丰富，考虑了风电、CB、SVG以及OLTC等设备，更加具有代表性，同时潮流的求解方法采用二阶锥方法，构建了SOCP模型，求解效率大大增加，代码提供讲解视频；仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX

基于遗传算法优化和模糊控制动态优化的自动变速器换挡规律设计.pdf

为了克服电厂主蒸汽温度被控对象的大迟延性、模型不确定性和时变性，提出了一种新的基于遗传算法(GA)的动态模糊控制器优化方法．该方法根据被调量的当前偏差值和偏差变化值的大小，采用改进的遗传算法和错时修正的方法，每次只对模糊控制规则表中的一个当前被激活的控制量修正值进行优化，对模糊控制器控制规则表中的数据进行实时在线的动态优化．仿真结果表明，当主蒸汽温度被控对象的模型参数变化10%时，采用该动态优化方法的模糊控制系统可以将主蒸汽温度动态偏差控制在-3～3℃，调节时间缩短了至少40%，主蒸汽温度控制系统的动态特

能量枢纽(EH)可以促进不同形式的能源载体协同运行，是加快泛在电力物联网关键技术研究的重点。提出了一种基于非合作博弈的多EH优化运行方法，将包含多能源系统的单个园区抽象为一个EH，对EH中的能源生产、转换及储能设备进行建模，建立多能协同运行的EH框架；在此基础上，构建基于纳什均衡的多EH非合作博弈模型，各EH以日运行成本最小为目标函数与其他EH参与博弈，分析各EH中设备出力和负荷平衡情况。基于MATLAB进行仿真运行，结果表明多个EH之间能充分利用区域间负荷互补特性，使各EH在优化个体运行成本的同时，提高系统的灵活性。

基于智能计算的系统动态优化方法及应用探讨.pdf

计及风力发电风险的电力系统多目标动态优化调度.pdf

行业分类-机械工程-基于助燃空气流量计算的加热炉温度动态优化控制方法.zip